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一种广义小波神经网络的结构及其优化方法
引用本文:丁 勇,刘守生,胡寿松.一种广义小波神经网络的结构及其优化方法[J].控制理论与应用,2003,20(1):125-128.
作者姓名:丁 勇  刘守生  胡寿松
作者单位:1. 南京航空航天大学,自动化学院,江苏,南京,210016
2. 南京航空航天大学,自动化学院,江苏,南京,210016;解放军理工大学,理学院,南京,210016
基金项目:国家自然科学重点基金(60234010); 高校博士点基金(2000028704); 南航青年科学基金(S9919305)资助项目
摘    要:从理论上分析了小波神经网络节点过多及鲁棒性差的原因,基于主成份分析 (PCA)的思想提出了一种规模小、抗干扰性强的广义小波神经网络(EWNN)及其优化方法.仿真结果表明,用该方法设计的广义小波神经网络,其非线性逼近能力及稳定性都明显优于普通小波神经网络.

关 键 词:小波框架  主成份分析  广义小波神经网络
文章编号:1000-8152(2003)01-0125-04
收稿时间:2000/11/6 0:00:00
修稿时间:2000年11月6日

Extended wavelet neural network structure and its optimal method
DING Yong,LIU Shou-sheng,HU Shou-song.Extended wavelet neural network structure and its optimal method[J].Control Theory & Applications,2003,20(1):125-128.
Authors:DING Yong  LIU Shou-sheng  HU Shou-song
Affiliation:College of Automation, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Jiangsu Nanjing 210016,China; College of Science, PLA University of Science and Technology, Jiangsu Nanjing 210016,China
Abstract:The problems for wavelet neural network with large scale of nods and poor robustness are analyzed. An extended wavelet neural network (EWNN) and its optimal method, which has fewer nods and strong obstructive resistance, are designed on the basis of the principal component analysis (PCA). The simulation results show that EWNN is superior in nonlinear approximation and stability to the average wavelet network.
Keywords:wavelet frame  PCA  EWNN
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